Dassault Systèmes

CST Studio Suite 시뮬레이션을 사용하여 DCDC 컨버터의 전자파 적합성(EMC) 성능을 예측하는 방법을 소개합니다. 시뮬레이션에서 분산 스펙트럼 클럭(SSC: Spread Spectrum Clock) 생성 및 EMI 수신기를 고려하면 보다 현실적인 결과를 얻을 수 있습니다.

 

배경 지식

 

이름에서 알 수 있듯이 DCDC 컨버터는 DC 전압을 다양한 레벨로 변환하는데 사용되는 전자 시스템 그룹입니다. DCDC 컨버터는 거의 모든 전자 제품에서 찾을 수 있습니다. DC 전원을 고효율로 변환하기 위해 SMPS(스위치 모드 전원 공급 장치, Switch-Mode Power Supply) 개념이 사용됩니다. 그러나 설계 프로세스가 EMC를 고려하지 않은 경우 SMPS는 전자파 적합성(EMC)에 문제를 일으킬 수 있습니다. 전도성 방출(CE, Conducted Emission) 및 방사성 방출(RE, Radiated Emission) 완화를 모두 설계 프로세스에 포함시켜야 합니다.

전도성 방출의 경우 스위칭에 의해 생성된 고주파 노이즈가 주 전원 공급 장치에 결합되어 EMC 표준에 따라 수 kHz에서 최대 수백 MHz까지 측정됩니다. 예를 들어, 자동차 EMC 표준인 CISPR-25에 따른 CE 측정 주파수 범위는 150kHz에서 108MHz 사이입니다. 방사 방출의 경우 PCB에서 발생하는 방출은 일반적으로 3m 거리에 배치된 수신기 안테나에 의해 확인됩니다.

SMPS의 방사는 전력선 케이블에 결합된 노이즈 뿐만 아니라 최적이 아닌 스위칭 노드 루프를 생성하는 열악한 PCB 레이아웃 라우팅으로 인해 발생할 수 있습니다. RE 측정 주파수 범위는 일반적으로 30MHz에서 최대 수 GHz까지입니다. 일반적으로 노이즈를 줄이고 EMC 표준을 준수하려면 레이아웃 및/또는 필터링 구성 요소를 최적화해야 합니다.

분산 스펙트럼 클럭 기술은 전력 전자 어플리케이션, 특히 DCDC 컨버터에 널리 사용되어 왔기 때문에 이 기술을 적용하기 위해 부품이나 레이아웃을 수정할 필요가 없습니다. 레귤레이터 드라이버가 이 기술을 지원하는지 확인하기만 하면 됩니다.

 

 

DCDC 컨버터의 회로 시뮬레이션

 

아래 그림은 DCDC 부스트 비동기 컨버터의 일반적인 회로를 보여줍니다.

그림 1. DCDC 부스트 비동기 컨버터의 일반적인 회로도

 

노란색 블록은 트랜지스터의 스위칭을 제어하는 포트입니다. 다이오드 모델은 SPICE 블록으로 가져옵니다. 제어 신호는 주기적인 직사각형 펄스로 n-MOSFET 트랜지스터를 스위칭합니다. 스위칭 주파수는 580mA로 17.5V DC 출력 전압을 달성하기 위해 36% 듀티 사이클의 1.25MHz로 고정되어 있습니다. 12V DC 라인이 n-MOSFET 트랜지스터의 코일 및 드레인 핀과 연결되어 있음을 알 수 있습니다. 트랜지스터의 스위칭 “ON” 기간 동안 n-MOSFET의 드레인 핀에 연결된 주 전원 라인은 주기적으로 GND로 내려갑니다. 따라서 이 노드를 스위칭 노드라고 하며 고주파에서 EMC에 강한 영향을 미칩니다.

Transient 시뮬레이터를 사용하여 DCDC 컨버터를 시뮬레이션합니다. 트랜지스터의 transient 스위칭 동작이 시뮬레이션되며 일반적으로 load 전압이 필요한 DC 전압 레벨에 도달한 후 시뮬레이션이 중지됩니다. 배터리 입력의 스위칭 노이즈 스펙트럼은 LISN(Line Impedance Stabilization Network, 라인 임피던스 안정화 네트워크)를 사용하여 기록됩니다. 이상적인 회로 소자를 시뮬레이션한 이 특정 예제에서 LISN의 노이즈는 주로 그림 2와 같은 sinusoidal 파형을 갖습니다.

그림 2. LISN에서 노이즈

 

사인파와 매우 유사하지만, 이 파동에는 고조파 성분이 있습니다. LISN 스펙트럼은 더 높은 고조파 주파수의 지속적인 감쇠를 보여줍니다. 아래 그림 3은 이 변환기의 LISN 스펙트럼을 보여줍니다.

 

그림 3. LISN 스펙트럼

 

그림 3에서 스위칭 주파수의 피크와 더 높은 고조파를 명확하게 볼 수 있습니다. 스위칭 주파수가 1.25MHz로 고정되어 있기 때문에 이 주파수에서 날카로운 피크를 볼 수 있습니다.

LISN에서 이 진폭을 줄이기 위해 트랜지스터에서 제어된 신호 스위칭에 분산 스펙트럼 기법을 적용합니다.

 

 

분산 스펙트럼 클럭 생성(SSCG)

 

SSCG의 기본 아이디어는 고정된 스위칭 주파수를 사용하는 대신 스위칭 신호에 변조를 적용하는 것입니다. 트랜지스터의 스위칭 주파수는 고정된 변조 주파수(f_m)와 진폭을 갖는 변조 신호로 변조됩니다. 일반적으로 신호는 삼각형 함수를 사용하여 변조됩니다. 이 삼각형 신호의 진폭에 따라 스위칭 주파수가 공칭 주파수(fc)에서 얼마나 변화하는지가 결정됩니다. 이를 확산률(d)이라고 하며 일반적으로 백분율로 표시됩니다.

스위칭 주파수가 공칭 주파수보다 높은 주파수로 변경되는 경우 “up spreading”이라는 용어가 사용됩니다. 마찬가지로 공칭 주파수보다 낮은 주파수로 변화하는 경우 이 과정을 “down spreading”이라고 합니다. 마지막으로 스위칭 주파수가 대칭적으로 양방향으로 변화하는 경우 “center-spreading”이라는 용어가 사용됩니다. 더 자세한 내용은 그림 4, 그림 5, 그림6을 참조하시기 바랍니다.

 

그림 4. Up-spreading이 있는 SSCG

 

 

그림 5. Down-spreading이 있는 SSCG

 

 

그림 6. Center-spreading이 있는 SSCG

 

 

분산 스펙트럼을 고려한 DCDC 컨버터 시뮬레이션

 

CST Studio Suite^®로 DCDC 컨버터를 시뮬레이션할 때 트랜지스터를 제어하는 스위칭 신호의 분산 스펙트럼 변조도 고려할 수 있습니다. 이를 통해 설계자는 확산 스펙트럼 기법이 실제 제품에도 적용될 경우 측정 결과에 더 가까운 보다 현실적인 결과를 얻을 수 있습니다.

분산 스펙트럼을 고려하기 위해 CST Studio Suite에는 스위칭 신호 속성과 SSCG 속성을 정의하는 매크로가 포함되어 있습니다. SSCG 매크로는 CST Studio Suite^® 2023 schematic editor의 Post-Processing → EMC Workflow → Spread Spectrum Clock Generation에서 찾을 수 있습니다. 분산 스펙트럼 특성은 일반적으로 시뮬레이션된 컨버터의 데이터시트에서 얻을 수 있습니다. DCDC 컨버터의 경우 확산 속도는 일반적으로 6%에서 최대 10% 범위입니다. 그림 7은 이 매크로의 사용자 인터페이스를 보여줍니다.

 

그림 7. 분산 스펙트럼 매크로 창

 

매크로는 transient 시뮬레이션 task를 생성하고 분산 스펙트럼 신호를 트랜지스터의 스위칭을 제어하는 포트에 할당합니다(그림 1 참조).

이 transient simulation task를 실행하면 여러 시간 신호 결과를 사용할 수 있습니다. 이 예에서는 LISN의 시간 신호 결과가 그림 8에 나와 있습니다. 스위칭 주파수가 삼각형 신호로 변조됨에 따라 전력선에 결합된 노이즈도 변조 모양에 해당하는 envelope를 나타냅니다.

 

그림 8. SSCG가 적용된 LISN 시간 신호

 

 

푸리에 변환 및 윈도우 함수

 

주기적 신호의 스펙트럼은 푸리에 변환을 사용하여 계산됩니다. 주기적 신호는 푸리에 급수로 나타낼 수 있으며 이 주기적 신호의 스펙트럼은 서로 다른 주파수 지점에서의 Dirac 펄스로 표시됩니다. 실제 어플리케이션에서 우리는 종종 유한 길이의 신호를 처리합니다. 이 신호의 주기성을 가정하기 위해 푸리에 변환을 수행하기 전에 time gating 혹은 widowing을 적용합니다.

가장 간단한 형태의 time gating 혹은 widowing은 uniform 혹은 box car 윈도우 함수입니다. 그러나 이 윈도우 함수는 스펙트럼에서 높은 사이드 로브 레벨을 생성합니다. 이러한 사이드 로브의 출현을 스펙트럼 누설이라고도 합니다. 높은 사이드 로브 레벨을 줄이기 위해 non-rectangular 윈도우 함수를 적용할 수 있습니다. 여러 가지 윈도우 함수를 CST Studio Suite^®에서 사용할 수 있으며, 그림 9는 지원되는 모든 윈도우 함수의 관련 스펙트럼을 보여줍니다.

 

 

그림 9. 다양한 윈도우 기능의 스펙트럼

 

 

Resolution Bandwidth (RBW)

 

일반적으로 균일 윈도우 함수의 스펙트럼은 메인 로브가 가장 좁지만 사이드 로브가 높은 반면, 가우시안 윈도우과 플랫 탑 함수는 메인 로브는 넓지만 사이드 로브는 매우 낮습니다(그림9). 표준 CISPR-16은 윈도우 함수 스펙트럼에 대한 마스크 허용 오차를 지정합니다. 허용 오차 마스크 내에 있는 한 모든 윈도우 함수를 사용할 수 있습니다. 대부분의 EMC 어플리케이션에서는 가우시안 윈도우 함수의 스펙트럼이 허용 오차 마스크 내에 위치하기 때문에 가우시안 윈도우 함수가 사용됩니다.

 

그림 10. CISPR-16 표준에서 가져온 허용 오차 마스크와 CST Studio Suite^®의 가우시안 윈도우 함수의 스펙트럼 플롯

 

 

윈도우 함수의 너비에 따라 주파수 resolution이 결정됩니다. 이를 RBW이라고 합니다. 당연히 윈도우 폭이 넓을수록 RBW가 작아집니다. 따라서 더 높은 주파수 resolution을 얻을 수 있습니다. 또한 CISPR-16 표준은 다양한 주파수 대역에 대해 측정 중에 적용될 RBW를 지정합니다.

 

Fstart	Fstop	RBW	CISPR-Band
9 kHz	150 kHz	200 Hz	A
150 kHz	30 MHz	9 kHz	B
30 MHz	1GHz	120 kHz	C/D
1 GHz	18 GHz	1 MHz	E

표 1. 해당 RBW가 있는 CISPR 대역

 

마지막으로 시간 신호가 윈도우링된 후 최종 스펙트럼을 얻기 위해 푸리에 변환을 적용합니다.

 

 

EMI receiver Template-Based Post-processing

 

분산 스펙트럼을 시뮬레이션에 사용하는 경우, 이 신호의 스펙트럼은 푸리에 변환을 한 번만 계산하여 계산해서는 안되며 시간 창에 걸쳐 여러 번 푸리에 변환을 수행해야 합니다. 이는 주로 시간에 따른 스위칭 주파수의 변화(그림 8 참조) 때문이며 최종 스펙트럼에서 이를 고려해야 합니다. 따라서 분산 스펙트럼 신호의 스펙트럼을 계산하기 위해 EMI receiver template-based post-processing이 사용됩니다.

EMI receiver template 구현은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT) 방법을 사용한 EMI receiver 측정을 기반으로 합니다. 이 수신기에는 CISPR-16 사양을 준수하는 사전 정의된 RBW 및 윈도우 함수 설정이 있습니다. FFT 기반 수신기는 신호에 대한 윈도우 함수의 시프팅을 수행합니다. 각 윈도우 함수 간의 시프트는 신호의 불확실성을 포착하기 위해 약 90%가 겹칩니다. 이러한 시프트된 각 윈도우에 대한 푸리에 변환이 이후에 수행됩니다. 이렇게 하면 여러 스펙트럼 결과가 생성됩니다.

마지막 단계에서 이러한 스펙트럼은 감지에 입력되어 최종 스펙트럼을 얻습니다. 측정과 마찬가지로 EMI receiver template은 “Peak”, “Quasi-Peak” 및 “AVG”의 세 가지 감지기를 지원합니다. 그러나 EMI receiver template은 기본적으로 “Peak” 및 “AVG” 감지기를 사용합니다. “Quasi-Peak” 감지기는 수동으로 활성화할 수 있으며 계산 시간이 더 오래 걸립니다. “Peak” 결과는 각 주파수 지점에서 피크 값을 감지하여 얻어지는 반면 “AVG” 결과를 각 주파수 지점에서 평균을 구합니다. 그림 11은 EMI receiver template의 대화창을 보여줍니다. SSCG 매크로와 마찬가지로 EMI 수신기 템플릿은 CST Design Studio에서 Post-processing → EMC workflow → EMI receiver를 통해 액세스할 수 있습니다.

 

그림 11. EMI Receiver template 대화 상자

 

 

고정 스위칭 주파수와 SSCG의 스펙트럼 비교는 다음 그림 12에서 확인할 수 있습니다. 분산 스펙트럼 기술은 스위칭 주파수를 변경하기 때문에 SSCG를 사용하여 수신한 스펙트럼은 고정 스위칭 주파수를 사용하는 스펙트럼보다 더 넓습니다. 폭은 확산 속도에 해당합니다. 분산 스펙트럼 기술은 또한 고정 스위칭 주파수의 진폭보다 낮은 진폭을 생성합니다. AVG 감지기를 사용하면 진폭이 상당히 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 이 예에서는 고정 스위칭 주파수를 사용하는 스펙트럼에 비해 약 13dB 더 낮습니다.

 

그림 12. SSCG와 고정 스위칭 주파수 간의 스펙트럼 비교

 

 

요약

 

분산 스펙트럼 클럭 생성은 EMC 시뮬레이션 CST Studio Suite^®에서 고려할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 레이아웃이나 부품을 수정하지 않고도 노이즈 스펙트럼의 크기를 줄일 수 있습니다. 또한 SSCG는 다양한 시간 신호 결과를 생성하므로 보다 현실적인 최종 스펙트럼을 얻기 위해 EMI receiver template을 적용해야 한다는 점도 중요합니다. CST Studio Suite 시뮬레이션에서 이 두 가지 기능을 모두 고려하면 설계자가 측정 시스템에 더 가까운 보다 현실적인 결과를 얻을 수 있습니다.

 

 

본 자료는 다쏘시스템의 자료로 자세한 내용은 아래 원본 링크를 통해 확인해 보시길 바랍니다.

 - 원본 : 다쏘시스템